用户研究方法的选择标准

现阶段的 UX 研究方法，已经能够解决诸多问题。为了更好的知晓每种方法的适用场景，我们按照 3 个维度来区分这 20 种不同的研究方法。同时，我们也提出相对应的典型产品开发流程。

用户 体验领域，拥有一套广泛的、行之有效的研究方法（如目前发展非常迅速的实验室可用性研究、在线 UX 评估等）。虽然在一个项目中，将所有方法全部实施一遍是不现实的。但是综合多种方法来进行研究，会让项目得出更全面的建议。

不幸的是，很多设计团队仅使用他们较为熟悉的一两种方法。关键问题在于，如何在合适的时间，选择适当的方法进行研究。为了更好地理解这个问题，我们按照 3 个维度来划分这些方法：

1. 态度 VS 行为

2. 质化 VS 量化

3. 使用环境

按照这 3 个维度，我们对常用的 20 种方法做了如下归类：

1. 态度 VS 行为

这个维度还可以表述为“用户怎么说” VS “用户怎么做”（通常情况下，这两个有很大区别）。

以“态度”为目标的研究，通常要去理解或者测量用户固定的信念；这也是态度类的研究方法在市场部门应用较为广泛的原因。但是，大多数的用户研究应该立足于行为方面的研究，如使用“自我报告”的方法获取信息，这对设计者来说也有很大帮助，也可以可以帮助设计师们决定如何展示产品、应用、网站的信息架构。

调查研究、分类态度，或者采用自我报告的 数据 ，都可以帮助研究者发现重要的信息。焦点小组对于可用性方面的问题帮助不大，但是对于用户是如何思考一个品牌或者产品概念，却能提供一套最完备的方法。

这个维度的另一个方面，是着重于行为的研究。这些类型的研究，通常是为了理解用户对于这个产品、这种服务是如何行为的。例如， A/B 测试可以随机抽出一些网站访客，来测试网站的改版效果。同时，眼动测试是为了了解用户是如何与界面设计产生交互的。

在这个维度上，包含了两种我们非常熟悉的方法：可用性测试和人种学领域的研究。他们都强调自我报告与行为数据的混合结果，同时也可以在这个维度上向两端移动。

2. 质化 VS 量化

这里有一个重要的区别。定性研究的数据是直接观察人们的行为或态度，自然生成的数据；而定量研究，则是间接地通过调查或分析工具收集到的有关行为或态度问题的数据。

在实地研究和可用性的研究中，研究者可以直接观察人们如何使用技术来满足他们的需求；这锻炼了他们提问的能力、调查行为的能力、甚至是调整研究方案来更好地满足其目标的能力；但 数据分析 的方法通常不是数学方法。相比之下，量化方法通常是使用数学分析，因为使用工具收集到的大量数据 ( 如调查工具或网站服务器日志 ) 很容易编码数值，进而数学计算。

由于这种区别，定性方法更适合回答问题或者解决问题，而定量方法则在回答是多少或者有多少的问题上具有优势：在这些数字有助于优化资源，例如可以通过数字发现一个问题的最大影响，进而关注这个最大影响。下面的图表正是说明了这两个维度如何影响问题的类型的不同。